Вакансия “MLOps Analyst\Engineer“

•

Наша команда занимается автоматизацией вывода ML моделей в ПРОМ (модель как сервис). Участники команда помогают DS специалистам по адаптации модели, изучают и адаптируют новые сервисы связанные с запуском ML моделей, помогают разработчикам при интеграции модели в автоматизированные системы, настраивают DevOps инструменты для автоматизации процесса вывода на ПРОМ. Работаем с широким спектром задач, стараясь не зацикливаться на однотипности, создаем вспомогательные сервисы на python и планируем разработать удобный пользовательский UI.

Обязанности

Анализ новых фичей и доработок в связанных сервисах разрабатываемые другими командами

Управление небольшой группой поддержки пользователей для эффективной и быстрой обработки запросов

Реализация сервисов для готовых моделей машинного обучения на языке Python, включая обвязку тестами и мониторингом, помощь Data Science

Быстро устранять возникшие проблемы и инциденты в цепочках связанных сервисов развернутых в облачной инфраструктуре

Интегрирование сервисов в существующие автоматизированные системы

Поддержка работоспособности сервисов

Проведение код ревью и обучение DS-ов техническому стеку

Требования

Навыки, необходимые для выполнения обязанностей, в том числе знания по:

Созданию сервисов с использованием моделей

Опыт управления небольшой командой сопровождения

К8s/openshift, git, jira, confluence, nexus\registry, hashcorp vault, Spark, Kafka, Hive

хорошие знания SQL, опыт работы с одной из реляционной БД - Oracle/PostgreSQL/mySQL/MS SQL Server

понимание подходов к организации разработки CI/CD, Jenkins, написание кода автоматизации на groovy

Базовый Рythоn3:

Умение эффективной работы с процессами/потоками

Знание асинхронного программирования и опыт работы хотя бы с одним из фреймворков: Aiohttp, Django Rest Framework, FastApi

Будет плюсом знание наиболее часто используемых в ml библиотек - scikit-learn, xgboost, pytorch и работы с данными Spark

Условия

Работа в рамках единого кластера с Data Science задачами (существует более 3 лет – уже есть много реализованных проектов)

Балансировка в целях между повышением уровня сбора и помощью людям в сложных жизненных ситуациях

Много учим (помогаем на рабочих проектах - активно делимся знаниями, индивидуальный план развития, виртуальная школа сбербанка, очные/веб курсы, бесплатный спортзал на работе)

График работы с плавающим началом рабочего дня - официально с 8 до 11 - есть люди с 8, есть с 11), возможными перерывами на погулять и спорт.

Возможна удалённая работа на территории РФ или в офисе на Вавилова 19.